Question

我为我的主人项目开发了一些代码，它将使用1000种不同的数据集模拟90年的每日数据。代码工作正常，并提供我想要的正确输出，但处理时间非常长。完成模拟大约需要8个小时。这是我使用的代码：

    tic
%% importing the csv file with selected column
files=dir('*_scen_*.csv');
for i=1:length(files);
    LHR=importcsv(files(i).name);

%% Definable variables
% Define These Value
TAW=-216;     %total available water
RAW=-129;     %readily available water
KC=1.0;       %crop coefficient
IRL=15;       %intense rain level
RC=(80/100);  %percentage of recharge 
RO=(1-RC);    %percentage of runoff

% The very first row of Soil Moisture Deficit
for j=1
    SMD(j,i)=(LHR.RAIN(j)-LHR.PET(j));
 if     SMD(j,i)>0;
        SMD(j,i)=0;
 elseif SMD(j,i)<RAW;
        SMD(j,i)=(LHR.RAIN(j)-(LHR.PET(j)*((TAW-SMD(j-1))/(TAW-RAW))));
 end
end

%for the following SMD Calculation
for k=2:(length(LHR.RAIN));
    SMD(k,i)=SMD(k-1,i)+(LHR.RAIN(k)-LHR.PET(k));
    % The SMD conditions
    if SMD(k,i)>0;
       SMD(k,i)=0;
 elseif SMD(k,i)<RAW;
     SMD(k,i)=SMD(k-1,i)+(LHR.RAIN(k)-(LHR.PET(k)*((TAW-SMD(k-1,i))/(TAW-RAW))));
    end
end
%Convert negative SMD to Positive
SMD=abs(SMD);

 %%Evapotranspiration Calculation
 for l=1:(length(SMD));
    if SMD(l,i)<abs(RAW);
        AET(l,i)=LHR.PET(l);
    elseif SMD(l,i)>abs(RAW);
        AET(l,i)=KC*LHR.PET(l)*((abs(TAW)-(SMD(l,i)))/(abs(TAW)-abs(RAW)));
    end
end
for m=2:(length(SMD));
    if SMD(m,i)<abs(RAW);
        AET(m,i)=LHR.PET(m);
    elseif SMD(m,i)>abs(RAW);
       AET(m,i)=KC*LHR.PET(m)*((abs(TAW)-(SMD(m-1,i)))/(abs(TAW)-abs(RAW)));
    end
end
%% HER calculation
for n=1:length(SMD);
    if SMD(n,i)<(LHR.RAIN(n)-AET(n,i));
        HER(n,i)=(LHR.RAIN(n)-AET(n,i)-SMD(n,i));
    elseif SMD(n,i)>(LHR.RAIN(n)-AET(n,i));
        HER(n,i)=0;
    end
end
%% Calculation of recharge anf runoff
for o=1:(length(HER));
    if (HER(o,i)+(abs(TAW)-SMD(o,i)))<abs(TAW);
        RUNOFF(o,i)=0;
    elseif (HER(o,i)+(abs(TAW)-SMD(o,i)))>abs(TAW);
        if HER(o,i)>IRL;
            RUNOFF(o,i)=RO*HER(o,i);
        elseif HER(o,i)<IRL;
            RUNOFF(o,i)=0;    
        end
    end
    if (HER(o,i)+(abs(TAW)-SMD(o,i)))<abs(TAW);
        RECHARGE(o,i)=0;
    elseif (HER(o,i)+(abs(TAW)-SMD(o,i)))>abs(TAW);
        if HER(o,i)>IRL;
            RECHARGE(o,i)=RC*HER(o,i);
        elseif HER(o,i)<IRL;
            RECHARGE(o,i)=HER(o,i);
        end
    end
end
%% rainfall
for p=1:length(LHR.RAIN);
RAINFALL(p,i)=LHR.RAIN(p);
PET(p,i)=LHR.PET(p);
end

end
clear i
clear j
clear k
clear l
clear m
clear n
clear o
clear p

toc

此代码是否有任何改进范围可能会缩短处理时间？很抱歉，如果代码看起来不专业，因为我处于MATLAB编程的初学阶段。

Answer 1

如果Matlab擅长一件事，那就是矩阵和向量计算。使用类似循环的代码，特别是对于大数据集，您完全没有这个优势。

我没有查看细节，但似乎所有循环都进行了元素计算和逻辑运算。您可以通过矩阵计算替换它们。

例如，让我们考虑你的第一个循环：

for k=2:(length(LHR.RAIN));
    SMD(k,i)=SMD(k-1,i)+(LHR.RAIN(k)-LHR.PET(k));
  % …
end

可以替换为（未经测试的）SMD(2:end,i)=SMD(1:end-1,i)+LHR.RAIN(1:end-1)-LHR.PET(1:end-1)

这样的逻辑运算：

for k=2:(length(LHR.RAIN));
    % ...
    % The SMD conditions
    if SMD(k,i)>0;
       SMD(k,i)=0;
    % ...
end

可以替换为：

SMD(SMD>0)=0;

等

Answer 2

加速（很多！）脚本的一件事是在进入循环之前声明你的矩阵。例如，对于你的SMD，AET，RECHARGE等矩阵，你应该使用像

这样的东西

SMD=NaN(nrow,ncol);

其中nrow和ncol是最终矩阵的大小（如果已知的话）。

然后做你的循环。

如何改进Matlab代码以加快处理时间？

2 个答案: